中國31省(市、自治區)水資源承載力評價及預測研究

劉 歡,宋孝玉,李 磊,晁智龍

(1. 西安理工大學省部共建西北旱區生態水利國家重點實驗室,陜西 西安 710048;2. 陜西省水文水資源勘測局,陜西 西安 710068)

水資源作為基礎性自然資源與戰略性經濟資源,支撐著社會經濟的協調發展[1]。中國水資源時空分配不均[2],很多城市及地區在水質、水量等方面問題突出,因此,水資源能否有效支撐人口和社會經濟的快速增長,并與社會、經濟、環境協調發展成為目前研究熱點[3]。水資源承載力是衡量水資源與社會經濟以及生態環境之間協調性的重要指標,可反映地區水資源的支撐能力。因此探討中國水資源承載力的時空演變規律,監測和預判未來水資源可持續利用狀態,對于保障國家水資源安全,促進地區經濟與社會可持續發展具有重要現實意義。

目前,國外學者對水資源承載力的研究大多將其納入可持續發展理論范疇中[4-5],國內學者結合區域資源環境實際,從理論體系[6-7]、研究方法[8-9]、實證分析[10-11]等不同視角,圍繞水資源對區域經濟社會支撐能力進行了多維探討。從研究方法上看,以系統動力學法[12]、生態足跡法[13]、主成分分析法[14]居多,也有采用確定指標權重與模型相結合的方法,如AHP-TOPSIS模型[15]。從研究范圍來看,學者們主要以國內重要流域對區域內部及周邊省市的生態和社會經濟影響為切入點,構建適宜的方法模型來評估其水資源承載力水平,如左其亭等[16]建立“水資源-生態環境-經濟社會”評價指標體系,通過TOPSIS模型對黃河流域九省(區)的水資源承載力進行測算;田培等[17]采用熵權TOPSIS模型定量評價了長江中游城市群水資源承載力的時空變化過程。在全國范圍上,劉佳駿等[18]從系統論的角度出發,探討中國水資源承載力在空間上的分布特點。整體而言,水資源承載力研究以區域性為主,側重于對特定流域、個別省份或城市的研究,針對全國范圍的研究較少;在全國性的研究中,多以解釋水資源承載力空間分布為主,而對于水資源承載力的年際變化及未來承載狀況探討不足。本文在前人研究的基礎上,以中國31個省(市、自治區)為研究對象,構建水資源承載力評價指標體系,采用主客觀綜合賦權的TOPSIS模型綜合評價中國31省(市、自治區)水資源承載力,以探討中國水資源承載力的時空變化特征,并采用具有自學習和自適應功能的BP神經網絡預測了未來水資源承載力狀況,評價各地區水資源利用的可持續性,以期為中國水資源綜合管理和優化配置提供參考。

1 研究方法

1.1 評價指標體系構建

影響水資源承載力的因素來自多個方面,不僅與水資源的先天條件直接相關,同時與社會、經濟發展帶來的壓力以及生態環境治理力度等多方面有著密切聯系。因此,水資源承載力系統是一個水資源-社會-經濟-生態環境4個子系統之間相互耦合的多層次復雜系統。本文綜合考慮4個子系統對中國水資源承載力的影響,參考相關國家標準并結合前人的研究成果[19-21],遵循指標選取的科學性、客觀性、代表性和數據可獲取性等原則,選取各系統內指標,構成水資源承載力評價指標體系(表1)。

1.2 研究方法確定

以中國31個省(市、自治區)為評價對象,在水資源承載力評價指標體系建立的基礎上,采用層次分析法和熵權法組合賦權以確定各指標的權重,通過構建TOPSIS模型計算評價值的大小以確定承載力水平的高低,從而對31省(市、自治區)2010—2019年的水資源承載力進行綜合評價;其次采用Mann-Kendall趨勢法對各省(市、自治區)水資源承載力年際變化規律進行檢驗,以分析我國水資源承載力的時空變化特征,并通過障礙度模型識別出影響其水資源承載力的主要障礙因子;在此基礎上,以診斷出的7個主要指標為依據,通過建立指標預測模型得到2020—2025年各指標值;最后以指標值和水資源承載力評價值為輸入參數,采用BP神經網絡預測各省(市、自治區)未來6年的水資源承載力狀況。

表1 水資源承載力評價指標體系

1.2.1 指標權重確定 將層次分析法主觀賦權與熵權法客觀賦權相結合,以確定各項指標的權重。

熵權法主要計算過程:構建原始數據矩陣X=(xij)m×n,對數據進行標準化處理。正、負向指標的標準化公式分別為:

(1)

(2)

式中,xij為第i個樣本第j個指標的值;yij為標準化后的指標值;xmaxj、xminj分別為指標j下所有樣本的最大值和最小值;m為樣本個數;n為指標個數。

對標準化后的指標值進行歸一化處理:

(3)

式中,pij為歸一化后的指標值。

計算第j個指標的信息熵ej：

(4)

(5)

基于層次分析法和熵權法權重計算結果,通過組合賦權確定各項指標的權重[22-23],各指標綜合權重wj為:

(6)

1.2.2 評價值計算及分類 得到各指標權重后,采用TOPSIS模型對水資源承載力進行綜合評價。具體步驟如下:

(1)基于經標準化處理的指標值,構造加權決策矩陣R=(rij)m×n：

rij=wjyij

(7)

式中,wj為指標j的綜合權重。

(8)

(9)

(4)計算各評價對象的評價值Ti：

(10)

式中,0≤Ti≤1,Ti越大,表示評價對象與最優方案越接近。借鑒已有研究成果[24-25],本文將評價值Ti劃分為5個等級,分別表示水資源承載力的5種狀態,具體如表2所示。

1.2.3 評價值趨勢檢驗 得到水資源承載力評價值后采用Mann-Kendall檢驗法(以下簡稱M-K檢驗)對其趨勢變化進行檢驗。由于不受樣本及其分布的影響,M-K檢驗在水文學領域時間序列的趨勢分析中運用十分廣泛[26-27]。本文采用M-K趨勢檢驗法識別各省(市、自治區)水資源承載力年際變化規律,當M-K檢驗的統計量大于0時,評價值改善;小于0時,評價值惡化,再通過統計量絕對值的大小判斷這種趨勢是否顯著。

1.2.4 障礙因子診斷 通過障礙度模型進行障礙因子診斷,識別影響各省(市、自治區)水資源承載力的主要指標,計算方法為:

(1)計算各指標的因子貢獻度Fj：

Fj=wjzj

(11)

式中,wj為指標j的綜合權重;zj為指標j所屬準則層的權重。

表2 水資源承載力分級標準

(2)障礙度計算公式為:

(12)

式中,Pij為第i個樣本第j個指標的障礙度;Iij為指標偏離度;yij為標準化后的指標值。

1.2.5 BP神經網絡預測 基于障礙度模型診斷出的影響各省(市、自治區)水資源承載力的7個主要指標,以全國及各省份“十四五”規劃中相關數據為基準,采用SPSS軟件優選出擬合程度較好的函數構建指標預測模型,對未來6年的指標數據進行預測。以2010—2025年的7個指標值和2010—2019年的水資源承載力評價值為輸入參數,采用BP神經網絡[28]對2020—2025年中國及其31個省(市、自治區)的水資源承載力評價值進行預測。

為彌補指標數據序列長度較短的缺點,使模型具有更好的泛化能力和準確度,將每年的數據重復2次進行訓練,以提高BP神經網絡的預測精度。以2010—2019年的7個指標值為輸入層,2010—2019年的水資源承載力評價值為輸出層,隱含層設置為15個,訓練集、驗證集、測試集比例為13∶4∶3。通過多次試算和調整,神經網絡較優的參數設置如下:激活函數為“Tansig”;訓練函數為“Traingd”;訓練方法為Levenberg-Marquardt算法;最大迭代次數為1 000;初始學習因子為0.05;目標誤差為10-3。保存訓練出來的神經網絡模型和結果,用來預測2020—2025年水資源承載力評價值。

1.3 數據來源

本文所涉及的指標數據主要來源于中國及其31省(市、自治區)2010—2019年的《統計年鑒》、《水資源公報》、《環境統計年鑒》、《國民經濟和社會發展統計公報》以及《國民經濟和社會發展第十四個五年規劃綱要》,多項指標數據的獲取均基于基礎數據計算得到。

2 結果與分析

2.1 水資源承載力評價結果

2.1.1 時間演變規律 運用組合賦權的TOPSIS模型計算中國31省(市、自治區)及其各子系統的水資源承載力評價值,數值越大,表明水資源承載力水平越高,評價結果如圖1所示。由圖1可知,研究期內,我國31省(市、自治區)水資源承載力綜合系統的評價值Ti在[0.36,0.57]范圍內波動,2010—2014年水資源承載力先上升后下降,2014年后逐年遞增。其中2013年和2019年兩年的Ti值較鄰近年份稍大,均高于0.5,達到弱可承載狀態;2014年和2015年綜合評價值僅介于0.3～0.4,水資源承載力不容樂觀,處于輕度超載狀態。對各子系統評價結果分析如下:

(1)水資源子系統評價值在2010—2019年波動幅度較大,其中2011年最低,為0.34,主要原因在于2011年全國水資源總量比常年值少16.1%,為1956年來最少的一年;到2013年增加至0.63,這得益于我國最嚴格水資源管理制度的有效實施;2013—2019年呈遞減態勢,水資源供需矛盾變得突出。

(2)社會子系統評價值在2010—2017年間逐年遞減,到研究期期末有所提升。從原始數據來看,主要是因為2018年我國人口自然增長率顯著下降,比上一年降低1.51個千分點,2019年人口自然增長率僅為3.34‰,達到10年最低,造成這一現象的主要原因是“全面兩孩”政策在2016、2017年集中釋放效應顯著,而2018年政策集中釋放效應明顯弱化。人口自然增長率的變化引起社會子系統中其他指標的改變,從而影響承載水平。

(3)經濟子系統評價值在研究期內持續提升,由2010年的0.29上升為2019年的0.71。隨著社會經濟的迅速發展和現代化水平的全面提升,我國工業、農業用水效率逐步提高,經濟子系統中各項指標的顯著改善促使其承載力水平逐年提升。

(4)生態環境子系統評價值呈現先減小后增大的趨勢,2010—2014年降低,2014年后持續提升。對指標層分析發現,自2014年后,我國生態環境用水率、造林總面積逐年增大,而廢水排放總量、農用化肥使用量在不斷地減小,這得益于我國相關環境管理措施的實施,例如2015年國家農業部制定了《到2020年化肥使用量零增長行動方案》,大力推進化肥減量提效、農藥減量控害,促進了農業可持續發展。

我國31省(市、自治區)水資源承載力受到以上4個子系統的綜合作用,各子系統評價值在時間上表現出顯著差異,但整體而言,2010—2016年間綜合評價值同水資源子系統評價值變化趨勢最為一致,這表明水資源子系統是制約我國水資源承載力提升的關鍵因素;2016年后,社會、經濟和生態環境等3個子系統評價值均顯著提高,綜合系統的評價值與水資源子系統變化趨勢有差異,這表明僅僅依靠水資源子系統難以完全緩解社會經濟發展帶來的壓力,要維持水資源的可持續發展,還需依靠水資源與社會經濟及生態環境系統的協同作用。

2.1.2 空間分布特征 水資源承載力空間分布圖(圖2)顯示,我國各省(市、自治區)水資源承載力在空間分布上存在差異,但整體仍表現出較為顯著的地區分異規律。2010年,我國水資源承載力最好的區域集中在東北地區,華南和西南達到弱可承載狀態,華東和華中處于臨界承載狀態,水資源承載力最弱的區域集中在華北和西北地區。2010—2014年,我國水資源承載力整體呈下降趨勢,2014年僅有8個省(市)未超載,新疆超載最為嚴重,這主要是因為2014年新疆產水模數較2010年下降了34.7%,人均水資源量下降了37.9%。2014—2019年,我國水資源承載力持續提升,至研究期末全國已無嚴重超載地區,處于超載狀態的主要包括天津、甘肅、寧夏。對指標層分析發現,天津市水資源緊缺、人口密集,致使其人均水資源量在31省(市、自治區)中處于最低名次。甘肅、寧夏供水模數、產水模數均處于較低水平,其中寧夏多年平均產水模數僅為2.25×104m3·km-2,水資源緊缺嚴重,不足以承載當地社會發展需求;同時,兩地經濟社會發展水平較為落后,用水水平低,例如寧夏歷年人均綜合用水量和萬元GDP用水量均低于全國平均水平,這也是制約其承載力的重要因素。

圖1 中國31 省(市、自治區)水資源承載力演變趨勢

圖2 中國水資源承載力空間分布特征

2.2 水資源承載力時空變化特征

采用M-K趨勢法對各省(市、自治區)水資源承載力年際變化規律進行分析,將水資源承載力隨時間的變化程度劃分為顯著改善、不顯著改善、無顯著變化、不顯著惡化、顯著惡化5個等級,得到我國水資源承載力的時空變化特征如圖3所示。

圖3 2010 —2019 年中國水資源承載力時空變化特征

2010—2019年,西北地區水資源承載力普遍惡化,主要是由于該地區水資源緊缺逐年嚴重,且除陜西外,該地區其他省(自治區)用水水平較低;東北地區也出現惡化情形,與西北不同,盡管其承載力顯著惡化,但由于承載本底較好,因此在研究期末并未達到超載狀態,其中遼寧水資源總量下降使其承載力顯著惡化;華南地區不顯著惡化。我國水資源承載力呈現改善趨勢的地區集中在華東、華中和西南,其中上海、江蘇、浙江改善最為顯著。上海承載力改善一方面得益于其用水水平的提高,另一方面,上海重視環境保護,采取了有效措施嚴格控制廢污水的排放,農用化肥使用量也在逐年下降;江蘇提升原因和上海有相似之處;浙江承載力改善主要源于當地水資源稟賦條件較好,產水模數、人均水資源量均較高。華北地區僅北京承載力改善顯著,其變化與生態環境子系統相關指標的改善有密切聯系,其中,生態環境用水率的增加對承載力的影響作用最強,2019年北京生態環境用水率為38.4%,較2010年提高了2倍以上,造林面積也在逐年增加,北京市對生態環境的管控力度逐年提高。

2.3 障礙因子分析

運用障礙度模型辨識中國各省(市、自治區)水資源承載力的主要影響因子,計算各指標在研究期內的平均障礙度,選出障礙度較高的評價指標作為主要障礙因子列于表3,統計出各障礙因子出現的頻度次數列于表4(表3和表4中出現的符號指代同表1)。可以看出,無論是各省(市、自治區)障礙度大小排名還是障礙因子出現頻率排名,產水模數X3、農用化肥使用量X23、人均水資源量X5、供水模數X2、人均綜合用水量X4、廢水排放總量X20、水資源開發利用率X6均位于前列,因此,這7項指標是影響我國水資源承載力發展的重要因子。

從各子系統來看,各省(市、自治區)障礙度排名前7的障礙因子中屬于水資源子系統的評價指標均占半數以上,這說明區域水資源稟賦條件是影響各省(市、自治區)水資源承載力的關鍵因素。其中,產水模數在我國多個地區障礙度排名第一,是最具影響力的因子;供水模數在供水水平較低的省份居于首位,其中青海的障礙度最高;人均水資源量、人均綜合用水量在人口較為密集的省市位于前列。社會子系統中的人口自然增長率、人口密度以及城鎮化率這幾個指標作為部分地區的主要障礙因子影響其承載力水平,例如上海、天津等地。經濟子系統中的指標出現相對較少,這是由于隨著社會經濟的迅速發展,我國現代化程度不斷提高,萬元工業增加值用水量、萬元GDP用水量的降低均表明各省市對水資源的利用效率逐步提高。生態環境方面,山東、河南、四川、新疆等省(自治區)作為農業大省(區),農用化肥使用量的障礙度較大;廢水排放總量在部分省市排名靠前,其中廣東的障礙度最大。

2.4 水資源承載力預測

采用BP神經網絡對中國及其31省(市、自治區)水資源承載力評價值進行預測,圖4為中國最佳模型訓練出的擬合值對原始數據的回歸結果,擬合效果較好。將2020年預測值與現有實測數據進行對比(圖5),可以看出各省(市、自治區)水資源承載力預測值和實際值相差均在一個評價等級范圍內,因此預測結果較為合理。

2020—2025年水資源承載力空間分布圖(圖6,見235頁)顯示:我國大部分省市均已達到臨界承載水平以上,未來全國多數地區水資源承載力將逐漸改善。其中,持續改善區主要分布在長江中下游地區、東南沿海部分地區、西南地區以及京津冀等地,南方地區特別是長江中下游平原及東南沿海地區就水資源條件來說屬于豐水區,在適當的管理與協調下有足夠的能力供應當地社會經濟的可持續發展,其水資源潛力相對較大,在高效經濟和再生水政策的引導下,水資源承載力將持續提升。京津冀和上海地區隨著政府、企業和居民生態保護意識的增強,預計未來水環境與水生態狀況會得到有效改善,承載力水平也將緩慢上升并達到穩態。西北地區水資源稟賦條件較為惡劣,長期以來該地區水資源總量小,產水模數和人均水資源量一直是影響其水資源承載力的主要障礙因子,且水環境和用水條件較差,國家高度重視該地區的水資源管理和配置工作,因此隨著生態文明建設理念的不斷深入,西北地區水資源生態系統功能將逐漸增強。山東、河南、遼寧未來水資源承載力會出現惡化現象,這些地區惡化是水資源系統逐漸衰弱的警示,將嚴重威脅區域用水安全和生態平衡。山東、河南作為中國的糧食主產區,農用化肥使用量近10年來在31省(市、自治區)中一直位居榜首,且未出現明顯減小趨勢,預估未來農用化肥使用量仍是制約兩地水資源承載力的主要因素;遼寧近年來水資源天然補給量逐年減少,為滿足其經濟社會發展,區域水資源開發利用程度已接近生態極限。

表3 2010 —2019 年中國31 省(市、自治區)水資源承載力主要障礙因子及平均障礙度

表4 2010 —2019 年中國31 省(市、自治區)水資源承載力主要障礙因子出現頻率

3 討 論

劉雁慧等[29]對中國水資源承載力的空間分布情況進行研究,發現我國水資源承載力較好的區域主要集中在北緯20°～35°及東北地區,而在北緯35°～40°較差,本文在水資源承載力空間分布上的研究結果與之吻合。在探究我國水資源承載潛力上,應將水資源承載力的時空變化特征與未來變化趨勢相結合。本研究顯示,西南地區水資源承載潛力相對較大,未來應加大該地區水資源開發力度,充分發揮其水資源承載力優勢;東南沿海地區中雖有部分省市在過去10年呈惡化態勢,但其水資源承載力在研究期末仍表現較好,對該地區加強管理,預計未來水資源承載力將持續改善;華北地區中京津冀未來承載力會持續改善,山西、內蒙古也將逐漸恢復其承載能力;西北地區現階段水資源承載力水平較低,但呈好轉趨勢,承載潛力存在較大改善空間。

圖4 中國31 省(市、自治區)水資源承載力評價值擬合結果

圖5 2020年中國31 省(市、自治區)水資源承載力預測值和實際值

我國水資源分配不均,各地區發展極不平衡,故影響各省(市、自治區)水資源承載力的障礙因素存在差異,未來在水資源承載力調控中,應針對障礙因素因地制宜采取不同的措施:對于水資源短缺地區,應通過落實最嚴格水資源管理制度,把握好“三條紅線”,加強節水宣傳,發展節水技術,全面推進新型節水型社會建設,同時在這些地區加大水利工程建設投資以解決其水資源時空分布不均和結構性缺水的問題;對于人口密集地區,應積極響應國家最新提出的優化生育政策以及城市落戶政策等,促進人口長期均衡發展,推動人口結構更加科學合理;對于經濟發展落后的地區,要注重調整產業結構,因地制宜,發揮自身優勢,提升現代化水平,積極響應《國家節水行動方案》中強調的總量和強度雙控即“量-效”約束,農業節水增效,工業節水減排,保證社會經濟的可持續發展;對于生態環境脆弱的地區,應強化生態環境管控,實行退耕還林等工程,加強對森林生態系統的全面保護,同時在水污染較為嚴重的地區要加大廢水治理投資、水環境建設投資以控制生活污水和工業廢水的排放。

4 結 論

1)時間變化上,中國31省(市、自治區)水資源承載力呈波動式提升趨勢,整體處于臨界承載狀態。其中2010—2016年綜合評價值同水資源子系統變化趨勢一致,2016年后,隨著社會、經濟和生態環境等3個子系統評價值的顯著提高,我國31省(市、自治區)水資源承載力逐步提升,綜合系統與水資源子系統變化趨勢表現出較大差異。

2)空間分布上,我國水資源承載力表現出較為顯著的地區分異規律。西南、華南和東北地區承載力較好,水資源承載力最弱的區域集中在華北和西北地區,其中天津、甘肅、寧夏在研究期內整體處于超載狀態。

3)時空變化上,水資源承載力在西北和東北地區表現為惡化,華南和華北部分地區也出現惡化狀況,而華東、華中和西南大部分地區均有所改善,其中北京、上海、江蘇、浙江水資源承載力在研究期內呈顯著改善趨勢。

4)產水模數、農用化肥使用量、人均水資源量、供水模數、人均綜合用水量、廢水排放總量、水資源開發利用率是研究期內對我國水資源承載力影響最強的7個障礙因子,且影響強度依次遞減,建議在今后的水資源發展規劃中予以重視。

5)未來變化上,水資源承載力將在全國多數地區呈現持續改善趨勢,持續改善區主要分布在長江中下游地區、東南沿海部分地區、西南地區以及京津冀等地,西北地區水資源承載力在未來改善潛力較大,而山東、河南、遼寧可能形成重度惡化區。